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Watts 和Porter提出以追蹤關(guān)鍵詞變化的方式來探索技術(shù)主題的變化
Yoon和Park實(shí)現(xiàn)了一種基于關(guān)鍵詞形態(tài)學(xué)Morphology的方法來識別有潛力的技術(shù)細(xì)節(jié)
張疑介紹了一種基于主成分分析的詞凝結(jié)term Clumping方法來探索科技文獻(xiàn)摘要中的關(guān)鍵詞及關(guān)鍵短語
Fattori等人以文本挖掘來輔助繪制專利路線圖，并在實(shí)際的商務(wù)案例章以德溫特專利數(shù)據(jù)對方法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)
Magerma探討了以潛在語義分析進(jìn)行文本專利挖掘來進(jìn)行專利文本和科技文獻(xiàn)相似性計(jì)算的可行性與準(zhǔn)確性
Feldman等人在討論以文本挖掘來進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有效分析時(shí)，以USPTO的專利數(shù)據(jù)為案例進(jìn)行了受讓人、發(fā)明人及對應(yīng)技術(shù)之間的關(guān)系分析，同時(shí)將其可視化。

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此外，文本挖掘技術(shù)也已經(jīng)被成功運(yùn)用在了多種技術(shù)智能工具的開發(fā)中，
TrendPreceptor
Techpioneer
VantagePoint
Aureka
等技術(shù)智能系統(tǒng)在挖掘隱藏概念及關(guān)系、文本聚類、文本分類以及技術(shù)路線圖制定等工作中均發(fā)揮了輔助專利分析、技術(shù)分析的作用，節(jié)省大量的時(shí)間和人力物力。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于主题模型的专利文本挖掘的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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